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Enregistrement W1978818647 · doi:10.1097/wnr.0000000000000307

Auditory imagery forces motor action

2015· article· en· W1978818647 sur OpenAlexaff
Simon P. Landry, Sara Pagé, Douglas M. Shiller, Jean‐François Lepage, Hugo Théoret, François Champoux

Notice bibliographique

RevueNeuroreport · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCentre for Research on Brain Language and MusicMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensory systemAuditory imageryPsychologyMotor imagerySensory processingNeuroscienceNeuroimagingAction (physics)Neural correlates of consciousnessMotor controlCognitive psychologyMental imageCognitionElectroencephalographyBrain–computer interface

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large number of neuroimaging studies have investigated imagined sensory processing and motor behaviours. These studies have reported neural activation patterns for imagined processes that resemble those of real sensory and motor events. The widespread use of such methods has raised questions about the extent to which imagined sensorimotor events mimic their overt counterparts, including their ability to elicit sensorimotor interactions. Direct behavioural evidence of imagery-induced multisensory interactions has been found recently in tasks involving auditory and visual processing. An influence of sensory imagery on the control of motor action, however, has not been investigated previously. Here, we show that both real and imagined moving sounds induce involuntary ocular movement in a nonvisual tracking task. The present data build on the results of previous studies of sensory imagery by showing that such conditions activate sensory neural areas. Moreover, we show an engagement of functional sensorimotor networks for imagined stimuli in a manner similar to the processing of real auditory stimuli.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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